Automatizace práce je už řadu let jedním z ústředních témat blízké budoucnosti, které zajímá zaměstnavatele, odbory i sociální vědy. Zavádění algoritmizace, jíž se daří zvlášť v segmentu gig economy, je krok, který nezanedbatelně proměňuje povahu současného kapitalismu.
V odborných kruzích se dlouhodobě vede debata o tom, zda segment gig economy představuje ve světě práce kvalitativně nový fenomén, či zda jde jen o prohloubení trendů a principů existujících delší dobu. Druhý tábor má jistě pravdu v tom, že prekarizovat se práce začala dávno předtím, než ji bylo možné ještě víc rozkouskovat a jednotlivé úkoly zadávat jednorázově s pomocí automatizovaných digitálních platforem. Oslabování tradičních výdobytků dělnického hnutí, jako je formální, dlouhodobý zaměstnanecký vztah s kontinuálně se zvyšující mzdou, dovolenou a sociálním zabezpečením, není v nejrůznějších podobách skutečně nic nového. Ona automatizace a s ní skokové zefektivnění přidělování, organizace a řízení na digitálních platformách, vytvářející jakýsi hypertrh prekarizované práce, se však za další etapu kapitalismu považovat dají a před nové výzvy stavějí jak samotné pracující, tak odborníky a odbornice na pracovní právo a v neposlední řadě i odbory.
Řízení a kontrola
Automatizování pracovních procesů s pomocí algoritmů, tedy jakýchsi naprogramovaných postupů, jak o nich na základě existujících digitálních dat bez dalšího lidského vstupu rozhodovat, se přitom samozřejmě neomezuje pouze na segment gig economy. V určitém měřítku se projevuje v drtivé většině profesí, a to i v klasickém zaměstnaneckém vztahu. Dobrým příkladem je práce ve skladech Amazonu, kde lidem jednotlivé pracovní kroky diktuje a jejich provádění kontroluje chytré čtecí zařízení. V rámci gig economy se pak netýká jen samotných pracujících, ale i zákazníků, kteří dostávají nabídky na míru dle svých dřívějších objednávek. Je třeba však také doloženo, že taxi aplikace Uber ve Spojených státech využívala automatizovanou datovou predikci, která měla mezi lidmi hledajícími volné auto identifikovat potenciální kontrolory a těm pak nenabízela k dispozici žádný vůz, aby se kontrole vyhnula.
Soustředíme-li se na algoritmizaci práce na platformách, je těžké učinit obecné závěry, protože jednotlivé platformy – a dokonce i jedna a tatáž v různých zemích – mohou v detailech fungovat velmi odlišně. Platí však, že algoritmickou automatizaci obvykle v nějaké formě využívají při přidělování, řízení, kontrole a hodnocení vykonávané práce – vžil se pro to již pojem algoritmický management. Necháme-li stranou samotný přelomový moment, umožněný digitálními platformami (a to nejen těmi, jež zprostředkovávají práci; stejně v principu fungují například i internetové vyhledavače či tržiště), tedy jednoduché propojování nabídky s poptávkou, mohou dále například s pomocí zákaznického ratingu automatizovaně umožnit – či naopak neumožnit – přístup k lukrativnějším zakázkám, dynamicky přizpůsobovat výši odměny dle aktuální poptávky, měřit v reálném čase rychlost či zákaznickou spokojenost nebo nasazovat různé gamifikační elementy tak, aby pokryly panující poptávku odpovídající nabídkou, a podobně.
Odcizená práce
Není obtížné si dovodit stinné stránky, jež algoritmizace přináší pracujícím. Ta asi nejzásadnější spočívá v tom, že pro ně aplikace a jejich automatizované rozhodování bývají černou skříňkou. Přinejlepším vidí, že je na ně zrovna uplatňováno nějaké algoritmizované rozhodnutí, netuší však, jak k němu přesně došlo, a obvykle jej ani nemohou nijak zvrátit. V mnoha jiných případech se ale vše odehrává tak subtilně, že to ani nemusí být postřehnutelné. Problémem přitom není jen netransparentnost sama o sobě, ale i to, že je již známo, že většina algoritmů nerozhoduje objektivně, nýbrž je nějakým způsobem vychýlená – ať již specifickým viděním světa jejich vývojářů či tím, že své rozhodnutí dělají na základě dat, která zrcadlí stávající společenské nerovnosti. Jsou ale už také hojně doloženy případy, kdy byli automatizovaně, ale nedeklarovaně trestáni – třeba přidělováním horších zakázek – například ti, kteří si stěžovali na pracovní podmínky nebo se pokoušeli zakládat odbory. Protože pracující často za celou svou kariéru v gig economy nepotkají vůbec žádné nadřízené z masa a kostí, mnozí si oprávněně stěžují na mimořádně odcizenou pracovní situaci. Nejde však jen o pouhý nepříjemný pocit z takové práce – to, že není k dispozici nikdo živý, s kým by bylo možné řešit nenadálé situace, na něž jsou algoritmy krátké, způsobuje zcela hmatatelné problémy: kupříkladu za zakázku, kterou nejsou vlastní vinou pracující schopni dokončit, vůbec nemusí dostat zaplaceno.
Stěžejní otázka v souvislosti s gig economy zní, zda se jedná o závislý zaměstnanecký vztah, či freelancerství. Byznysový model platforem obvykle přímo stojí na druhé jmenované interpretaci, a platformy tak dělají, co mohou, aby převážila (včetně například toho, že lidi, kteří pro ně pracují, nazývají svými „partnery“). Debatu poněkud ztěžuje to, že každý právní systém má odlišná kritéria pro identifikaci závislé práce, v některých zemích nadto existuje status nacházející se mezi oběma póly, ke kterému je specifickou platformovou práci jednodušší přiřadit. Jedná se například o přelomové soudní rozhodnutí Velké Británie ohledně Uberu, které jeho řidičům přiznává status worker (pracovník), nikoli však employee (zaměstnanec). Trend je nicméně přinejmenším v Evropě zřejmý: právě i kvůli postupnému docenění algoritmického managementu jako poměrně jasného nástroje řízení ze strany platforem je tendence pohlížet na platformy čím dál více jako na zaměstnavatele. Vedle jmenovaného britského soudního rozhodnutí se kupříkladu v Německu připravuje legislativa, která počítá s tím, že by platformová práce byla defaultně prací závislou, dokud by jednotlivé platformy nedokázaly opak, a čeká se i na novou evropskou legislativu, jež se zřejmě bude ubírat podobným směrem.
Role odborů
Je zřejmé, že vlivem netransparentnosti řízení i atomizace pracujících je segment gig economy pro odbory náročným terénem. Zejména v západních zemích se však na něj již pouštějí a postupně si připisují nejrůznější úspěchy – třeba ve Španělsku, kde díky nim algoritmy budou muset být transparentní, nebo v Německu vytvářením prostoru pro výměnu zkušeností platformových pracujících. Pomáhají tak překonávat informační nerovnováhu způsobenou tím, že jednotlivec vždycky vidí jen to, co aplikace ukazuje jemu, bez možnosti bezprostředního srovnání a tím i odhalení nerovného zacházení. Odbory přitom mnohdy správně podotýkají, že algoritmizace samotná nejenže nepředstavuje nutně problém per se, ale že dokonce v mnohém může být šancí pro zlepšení pracovních podmínek. Může například přispět ke komfortnějšímu plánování práce, které vyjde vstříc potřebám všech; vůči úřadům zase o takové práci existuje automaticky velmi přesný výkaz, který umožňuje správně ji klasifikovat a třeba i vypočítat odvody, i když se týden od týdne u jednoho pracujícího může její rozsah nebo výše výdělku výrazně lišit.
To ovšem předpokládá, že taková automatizace přestane být onou černou skříňkou s hlavním cílem zaměstnance prekarizovat. Je tak nutné všemi způsoby, ať již bezprostřední odborovou prací, s pomocí soudních precedentů či nové legislativy, vytvářet na subjekty podnikající v oblasti gig economy tlak. Mocenský střet mezi zaměstnanci a zaměstnavateli se v 21. století bude zkrátka svádět i v rovině kontroly nad algoritmy, které práci prvních dirigují.
Autorka je politoložka.
Text vznikl za podpory Nadace Rosy Luxemburgové.